¿Qué es la gestión de datos empresariales?

La gestión de datos empresariales (EDM) es la práctica de organizar, gestionar y optimizar los datos de una organización a lo largo de todo su ciclo de vida, desde su creación y recopilación hasta su almacenamiento, integración, uso y, finalmente, su archivo o eliminación.

El objetivo de la EDM es garantizar que los datos sean precisos, accesibles, seguros y estén alineados con los objetivos empresariales. La EDM es especialmente relevante para las empresas actuales, que operan en un entorno en el que el crecimiento de los datos no da señales de detenerse. Según las previsiones, la cantidad de datos creados, capturados, copiados y consumidos a nivel mundial aumentará hasta superar los 394 zettabytes en 2028¹.

Para contextualizar, el volumen mensual de tráfico global de Internet en 2008 era de tan solo 10 174 petabytes, o 0,01 zettabytes², lo que representa un aumento de más de 40 veces en menos de dos décadas³. Si bien el tráfico de internet representa solo una faceta de la actividad global de datos, su crecimiento explosivo refleja el auge más amplio de la creación, el consumo y el intercambio de contenidos digitales impulsado por el streaming bajo demanda, el cloud computing, los dispositivos móviles y los sistemas empresariales.

El crecimiento conlleva complejidad. A medida que los volúmenes de datos se expanden exponencialmente, las organizaciones se enfrentan a retos cada vez mayores a la hora de mantener la calidad de los datos, garantizar el cumplimiento, permitir el acceso en tiempo real y extraer perspectivas significativas. La EDM proporciona el marco y las herramientas para gestionar esta complejidad, convirtiendo los datos en una ventaja competitiva que impulsa mejores decisiones, innovación y eficiencia.

La EDM es esencial por múltiples razones. Impulsa el cumplimiento normativo, mejora la eficiencia operativa, permite la innovación en inteligencia artificial (IA) y respalda la toma de decisiones oportuna y basada en datos.

Considere la creciente presión para implementar la IA en toda la empresa. Según el Estudio del CEO de IBM, el 72 % de los CEO encuestados consideran que los datos propios de su organización son clave para desbloquear el valor de la IA generativa. Sin embargo, a pesar de este reconocimiento, muchas organizaciones tienen dificultades para construir la infraestructura de datos necesaria para respaldar esta ambición.

La mitad de los encuestados admiten que el rápido ritmo de las inversiones recientes ha dado lugar a entornos tecnológicos inconexos y fragmentados, lo que dificulta el aprovechamiento eficaz de los datos.

Esta desconexión supone un obstáculo importante para aprovechar todo el potencial de la IA y otras prioridades empresariales. Ya sea que el objetivo sea implementar modelos de machine learning, automatizar la toma de decisiones u ofrecer una experiencia del cliente más personalizada, el éxito depende de un factor importante: la preparación de los datos. Sin una base sólida de datos limpios y bien controlados, estas iniciativas se estancan o fracasan. Los profesionales de datos dedican más tiempo a desenredar conjuntos de datos incoherentes que a impulsar la innovación u ofrecer perspectivas prácticas.

Además, el panorama de los datos se está volviendo cada vez más complejo. Las tecnologías basadas en la nube, el análisis en tiempo real y la evolución de las normativas de privacidad exigen agilidad, cumplimiento y perspectivas. Sin embargo, muchas organizaciones intentan satisfacer estas exigencias con recursos limitados y una infraestructura obsoleta.

En ausencia de una EDM, persisten los silos de datos fragmentados, la calidad de los datos se resiente y la integración se convierte en un reto costoso. Las organizaciones que den prioridad a la gestión de datos empresariales como base para una infraestructura de datos resiliente y preparada para el futuro estarán en una posición óptima para aprovechar el potencial de la IA e impulsar otras iniciativas.

La gestión de datos maestros (MDM) es un subconjunto de la EDM centrado en mantener la coherencia y la precisión de la información empresarial clave (como los datos de clientes, productos, proveedores y empleados) en toda la organización. Utiliza procesos de validación y repositorios centralizados para estandarizar, deduplicar y sincronizar los dominios de datos críticos. La MDM también respalda el análisis y la elaboración de informes al poner a disposición datos de alta calidad en todos los sistemas en un formato limpio y coherente.

Cuando una empresa integra la MDM en sus operaciones, suele hacerlo como parte de una estrategia de EDM más amplia. La EDM sienta las bases al establecer marcos de gobierno, controles de acceso, estándares de datos y principios arquitectónicos que guían la forma en que se gestionan tanto los datos estructurados como los no estructurados en toda la organización.

Una vez que este marco está en marcha, se introduce la MDM para centrarse específicamente en armonizar y centralizar los dominios de datos clave. Esto garantiza que estas entidades fundamentales sean coherentes y precisas en todos los sistemas empresariales, lo cual es crítico para el análisis, el cumplimiento y la eficiencia operativa.

Sin EDM, las iniciativas de MDM pueden encontrar dificultades debido a políticas incoherentes, falta de responsabilidad o prácticas de datos fragmentadas. Al alinear la MDM dentro del marco de EDM, las empresas pueden establecer referencias para la calidad de sus datos, garantizar que los datos maestros estén gobernados y seguros, así como alinearlos con los objetivos empresariales más amplios.

La IA es cada vez más fundamental para optimizar, acelerar, escalar y agilizar la forma en que las organizaciones gestionan y aprovechan sus datos. Cuando se integra en una estrategia de gestión de datos empresariales, la gestión de datos basada en IA puede automatizar y optimizar procesos clave como la clasificación, la limpieza y la integración de datos, que tradicionalmente han requerido un esfuerzo manual significativo.

Las herramientas impulsadas por IA pueden identificar patrones y anomalías en vastos conjuntos de datos, incluidos los datos empresariales críticos, lo que permite una detección más rápida de los problemas de calidad de los datos y un etiquetado de metadatos más preciso. Esto no solo mejora la fiabilidad de los datos, sino que también acelera su preparación para el análisis y la toma de decisiones.

Además, la IA mejora la escalabilidad y la agilidad de los marcos de EDM al permitir una orquestación inteligente de los datos. Por ejemplo, los algoritmos de machine learning pueden ajustar dinámicamente las canalizaciones de datos en función de los patrones de uso, los cambios normativos o las necesidades empresariales. Esta adaptabilidad resulta especialmente valiosa en entornos multinube e híbridos, donde los flujos de datos son complejos y están en constante evolución.

Un marco de EDM eficaz ayuda a las organizaciones a gestionar los datos de manera que estén bien gobernados y se puedan utilizar en una amplia variedad de fuentes, formatos y tipos de datos a través de varios elementos interconectados, entre los que se incluyen:

• Gobierno de datos
• Gestión de metadatos
  
• Facilitadores técnicos
• Gestión del ciclo de vida de los datos

Gobierno de datos

El gobierno de datos define las normas, funciones y responsabilidades para la gestión de datos en toda la organización. Dentro de la EDM, el gobierno de datos implica el establecimiento de políticas y normas que promuevan la precisión, la seguridad y el uso responsable de los datos.

También establece una propiedad y una administración claras, garantizando la responsabilidad operativa sobre cómo se distribuyen y gestionan los datos. Los controles de acceso basados en roles ayudan a proteger la información sensible y respaldan el acceso a datos seguro, mientras que los esfuerzos por identificar y eliminar redundancias y registros duplicados favorecen la integridad general de los datos.

La gestión de metadatos añade un contexto esencial a los datos, lo que facilita su comprensión, rastreo y uso eficaz. Desempeña un papel clave en el cumplimiento, el descubrimiento y la creación de confianza en los activos de datos.

En la EDM, la gestión de metadatos proporciona trazabilidad entre sistemas y aclara el origen, la estructura y el uso de los datos, haciéndolos más accesibles y fiables. Además, respalda las iniciativas de gestión de la calidad de los datos al permitir a los usuarios realizar un seguimiento de los cambios, validar las fuentes y mantener la coherencia entre plataformas.

Los facilitadores técnicos son los sistemas y herramientas que respaldan el movimiento, la transformación y la accesibilidad de los datos entre plataformas. Ayudan a crear un entorno de datos escalable y coherente que satisfaga las necesidades empresariales en constante evolución.

En la EDM, estos facilitadores incluyen capacidades de integración de datos, MDM y herramientas para la elaboración de perfiles, la limpieza y el seguimiento del linaje. También respaldan los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) que consolidan datos de múltiples fuentes en repositorios centralizados para su análisis y elaboración de informes.

La gestión del ciclo de vida de los datos aborda cómo se almacenan y archivan los datos de acuerdo con las prioridades empresariales y los requisitos normativos. Ayuda a mantener los datos relevantes y conformes desde su creación hasta su eliminación.

En la EDM, este componente supervisa el recorrido completo de los datos (desde la captura inicial hasta el almacenamiento a largo plazo y la eventual eliminación) en función de los requisitos organizativos y legales. Garantiza la relevancia continua de los datos y ayuda a las organizaciones a satisfacer sus obligaciones de cumplimiento, independientemente del formato o la fuente de los datos.

Ya sea que el objetivo sea mejorar la calidad de los datos, facilitar análisis avanzados, apoyar la transformación digital o reforzar el gobierno y el cumplimiento, la gestión de datos empresariales constituye la base para iniciativas de datos escalables y estratégicas.

Los siguientes ejemplos ilustran cómo las organizaciones pueden aprovechar las estrategias de EDM y los procesos de gestión de datos para resolver los retos relacionados con los datos y generar un impacto empresarial en todos los equipos y sistemas. Estas iniciativas garantizan el acceso a datos de alta calidad que respaldan una toma de decisiones con confianza.

1. Gestiona flujos de datos complejos 
2. Mejora la inteligencia empresarial 
3. Fomenta la innovación 
4. Protege los datos sensibles 
5. Garantiza el cumplimiento de la protección de datos 

Para las organizaciones, coordinar el movimiento de datos entre departamentos, sistemas, canales y plataformas es cada vez más complejo. A medida que las empresas escalan, la EDM ofrece un enfoque centralizado para la ingesta, catalogación y almacenamiento de datos tanto sin procesar como procesados.

La arquitectura de datos centralizada favorece la validación y la coherencia, reduciendo la duplicación y los errores. Con una infraestructura escalable, la EDM puede permitir un intercambio de datos fluido en toda la organización. El resultado es una mayor eficiencia y un menor riesgo operativo.

La obtención de perspectivas precisas depende de la calidad y la coherencia de la información subyacente. Aquí es donde entran en juego las soluciones de gestión de datos empresariales, que pueden estandarizar, validar y unificar datos procedentes de diversas fuentes, como los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), los sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM) y las plataformas del Internet de las cosas (IoT).

Estas soluciones ayudan a que los datos estén limpios, sean coherentes y estén listos para su análisis antes de llegar a las herramientas de inteligencia empresarial. Una estructura de datos coherente también mejora la visualización y la elaboración de informes, lo que facilita la interpretación, el intercambio y la aplicación de las perspectivas.

La innovación prospera en entornos flexibles y adaptables. Una plataforma de EDM basada en la nube puede apoyar a los equipos mediante la integración de herramientas para la creación de perfiles, la limpieza y el seguimiento del linaje de datos, lo que permite un mayor control y agilidad.

Además, los repositorios centralizados y los marcos de metadatos estandarizados facilitan la colaboración entre departamentos. Como resultado, las organizaciones pueden acelerar la innovación y el trabajo en equipo, a la vez que mantienen el gobierno y la coherencia en entornos multinube.

La EDM refuerza la seguridad al integrar la protección en los procesos de gestión de datos. Las capacidades de clasificación e identificación de datos ayudan a las organizaciones a gestionar diversos tipos de datos, incluida la información tanto estructurada como no estructurada en todos los entornos. Las herramientas integradas de monitorización y detección de anomalías permiten a los equipos responder rápidamente ante posibles amenazas. Estas medidas de seguridad reducen el riesgo de vulneraciones de datos y respaldan una infraestructura de datos resiliente.

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) exige controles estrictos sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos personales. Un sistema eficaz de gestión de datos empresariales ayuda a las organizaciones a cumplir con el RGPD y otros requisitos de protección de datos mediante la aplicación de políticas, el mantenimiento de registros de auditoría y la implementación de controles de acceso que limitan la exposición a accesos no autorizados.

Estas capacidades son esenciales no solo para el cumplimiento normativo, sino también para generar confianza entre los clientes, los partners y las partes interesadas internas. Al garantizar que los datos sensibles se protejan y se gestionen de forma responsable, la EDM ayuda a alinear las prácticas de datos de las organizaciones con las obligaciones legales, a la vez que mantiene la agilidad operativa. A medida que crecen los volúmenes de datos y evolucionan las expectativas en materia de privacidad, la EDM se convierte en un imperativo estratégico para gestionar el riesgo y mantener la responsabilidad.